基于图像块叉迹的快速分形图像编码算法

摘要分形图像编码能够在高压缩比下高质量地重构图像,但需要较长的编码时间．因此,迫切需要各种快速编码算法以扩大其应用领域．分形编码的时间主要花费于在一个海量码本中搜索每个输入子块的最佳匹配块．针对这个问题,该文提出一种快速分形编码算法,它基于图像块的一种新特征——叉迹,能够在较小的搜索范围内完成输入子块的最佳匹配．实验显示,该算法能够大大缩短编码时间,同时实现和全搜索分形编码算法相同或更好的图像质量．     

基于行列式的快速分形图像编码算法

分形图像编码是一种很有前途的限失真压缩方法,然而,它存在计算量大的缺点,导致其编码时间过长。分形编码的时间主要花费在一个通常较大的码本中搜索每个输入子块的最佳匹配块。针对此问题,提出了一个加快编码的方案,它基于图像块的规范化行列式,能够在相对小的搜索邻域内找到输入子块的最佳匹配块。对3幅512×512测试图像的实验结果显示,与全搜索基本分形算法比较,依赖于搜索邻域的大小,该算法既能在峰值信噪比相同的情况下实现编码速度加快30倍左右,也能在主观质量略有下降的情况下实现编码速度加快1 000倍以上。     

基于规范块半范数的快速分形编码算法

分形图像编码通常需要较长的时间,编码时间主要花费在一个海量码本中搜索每个输入子块的最佳匹配块。在提出的叉迹算法的基础上,提出一种快速编码算法。它主要利用一种新定义的特征——规范块半范数,把搜索范围限制在初始匹配块（在半范数意义下与输入子块最接近的码块）的邻域内。实验显示,与叉迹算法比较,该算法在编码时间和图像质量方面都取得了更好的效果。     

基于规范子块五点和的快速分形图像编码

分形图像编码通常需要较长的时间,编码时间主要花费于在一个海量码本中搜索每个输入子块的最佳匹配块.针对这个问题,提出一个限制搜索空间的算法.它主要基于图像块的一种新特征——五点和,把搜索范围限制在初始匹配块(五点和意义下与输入R块最接近的D块)的邻域内.实验表明:该算法能够大大减少子块匹配比较的数量,与基于叉迹的快速分形算法比较,在相同的搜索邻域内,在编码时间、图像质量和压缩比方面都更优.     

图像子块特征匹配的快速分形编码算法

基于分块迭代函数的全搜索分形图像编码算法,因其编码过程特别耗时而限制了它的诸多应用。为了减少编码时间,通过定义每个range块和domain块的子块特征,根据匹配均方根误差与它的关系,设计出一个限制搜索空间的新算法。一个待编码range块和它的最佳匹配domain块的子块特征应该接近,因此,每个range块的最佳匹配块搜索范围仅限定在与其子块特征接近的domain块邻域内,以达到加快编码过程的目标。14幅图像的仿真结果表明,该算法能够在[PSNR]降低0.73 dB（其结构相似性[SSIM]值仅下降0.002）的情况下,平均加快全搜索分形编码算法的编码速度99倍左右,而且也优于其他特征算法。     

规范块叉迹终止条件的分形图像编码算法

为了减少编码过程寻找range块的最佳匹配domain块的时间,本文根据均方根误差和规范块叉迹关系的不等式建立的匹配子块间叉迹终止条件,能有效地剔除与range块不太可能匹配的domain块,使它在缩小的搜索空间里寻找最佳匹配domain块,明显地缩短了编码时间.仿真实验表明,4幅测试图像在与全搜索分形图像编码算法的重建图像质量基本相同的情况下,能够平均加快它的编码速度38倍.     

分形图像编码的快速算法

分形图像编码是一种很有前途的限失真编码方法。该方法具有复杂度高、计算量大的缺点,因此导致编码时间长。编码时间主要花费于在一个通常较大的码本中搜索每个输入子块的最佳匹配块。针对这个问题,通过分析图像子块的纹理特征与分数盒维数的关系,提出一个基于分数盒维数分类的快速编码算法。实验结果显示：对三幅512×512标准测试图像,与全搜索基本分形编码算法相比,该算法既能加快编码速度30倍左右,也能实现更好的解码图像质量。     

改进分形图像编码的叉迹算法

分形图像编码具有好的视觉质量和高压缩比,然而,固有的编码耗时限制了它的应用范围.编码时间主要花费于在一个海量码本中搜索每个输入子块的最佳匹配块.针对这个问题,提出了一个限制搜索空间的算法,改进了原叉迹算法.具体说,它把子块叉迹的定义修改为其规范子块主次对角元绝对值之和,并利用新叉迹把搜索范围限制在初始匹配块的邻域内;同时,引入误差阈值来控制以初始匹配块为中心的搜索邻域大小.实验显示,与叉迹算法比较,改进算法在编码时间和图像质量方面获得了更好的效果.     

基于像素采样的分形图像编码算法

分形图像编码是一种基于自然图像局部自相似性的有效压缩算法技术．但是,基本的分形编码算法是耗时的,由于在基本编码算法中值域块要在庞大的定义域块库中搜索最佳的匹配块．为了减少编码时间,该文提出了基于像素采样的分形编码方案．该方案既不需要复杂的理论分析,也不需要改变现有的分形编码、解码过程,因此能够以直接的方式引进其他的块速的编码算法．计算机仿真显示,在PSNR降低的情况下,编码的匹配搜索时间大幅度减少,同时解码图像的主观质量并没有很大程度上明显降低．     

基于相似比的快速分形编码算法

对于分形图像编码时间过长这一问题,目前已经提出很多种解决方法,大多数都是基于分类或是特征匹配的搜索方法。把全局搜索转化为一定意义下的局部搜索是加速分形编码的一种有效可行方法。文中提出了一种基于相似比的分形编码算法并给出了可行性分析,该算法将全局搜索转化为相对意义下的近邻搜索,大大减少了搜索最佳匹配块的时间。本算法只搜索与值域块相似比相差较近的码本块,减少了搜索对象。实验结果表明,该算法在保证一定的重建图像质量前提下,大大提高了编码速度。     

使用2－范数匹配的快速分形图像编码算法

尽管分形图像压缩在高压缩比时具有高的重建图像质量,但由于它编码过程耗时而未能在图像压缩领域广泛应用。为了提高分形图像编码过程的速度,提出了基于2－范数匹配的快速分形图像编码算法,该算法先把码书里的码块按2－范数大小赋序,然后对每个输入Range块,在赋序码书中寻找与它的2－范数最接近的码块,进而在这个码块的领域内搜索Range块的最佳匹配块。计算机仿真结果显示,在不影响基本分形图像编码算法解码图像质量的情况下,该方案大大加快了它的编码速度。     

基于平均偏差排序的快速分形图像编码

分形图像编码是一种很有前途的压缩技术，但由于其编码时间长、计算复杂性高，因而阻碍了它的广泛应用，针对此问题，提出了一种快速的分形编码算法。这种算法是首先将码本按照平均偏差大小进行排序，然后使用二分搜索法寻找给定Range块在平均偏差意义下的最好匹配码块，进而利用一个联系均方根和平均偏差的不等式来在这个最好匹配码块的邻域中搜索Range块在均方根意义下的最佳匹配码块。实验结果显示，在主观质量略有下降的条件下，该算法编码过程显著快于基本分形算法。     

四分位数特征的快速分形图像编码算法

尽管分形图像编码在高压缩比时具有较好的视觉质量,但其固有的编码耗时限制了它的广泛应用。编码时间主要花费于在一个海量码本中寻找每个range块的最佳匹配domain块。针对这个问题,提出一个限制搜索空间的算法：根据新定义的图像块的四分位数特征与匹配均方根误差间的关系不等式,一个待编码range块只在初始匹配块（即与range块具有最接近四分位数特征的domain块）的邻域内搜索其最佳匹配块,搜索邻域的大小由预先设置的误差阈值来控制。仿真结果表明,三幅测试图像在重建图像质量更优的情况下,全搜索分形编码算法的编码速度平均加快了51倍左右（误差阈值为10）,与新叉迹特征算法相比,可获得更好的编码效果。     

缩减码书的快速分形图像编码算法

为了提高分形图像编码算法的编码过程速度,首先从理论上证明了一个联系均方误差和相似度的不等式,并基于匹配对子块的相似度和domain块的标准差,设置了两个剔除条件,用来减少码书容量,然后通过缩小最佳匹配块的搜索范围,以达到加快编码速度的目的。对4幅复杂性不同的测试图像进行的仿真结果显示,在对解码图像主观质量影响很小的情况下,该方案大大加快了基本分形图像算法的编码速度。     

三均值特征的快速分形图像编码算法

分形图像编码因在高压缩比时具有好的重建图像质量而备受图像压缩领域的极大关注,但它在编码过程特别耗时的致命缺点限制了其诸多应用。针对这个问题,新定义了图像块的规范块三均值特征,并根据匹配均方根误差与规范块三均值特征间的关系,提出了一个限制搜索空间的快速分形编码算法：一个待编码range块的最佳匹配块搜索范围仅在初始匹配块（与range块的三均值特征值相近的domain块）的邻域内,搜索邻域的大小由预先设置的剔除条件来自动控制。3幅图像的仿真结果表明,它确实能够在重建图像质量更好的情况下,平均加快了全搜索分形编码算法的编码速度29倍左右,且也优于新叉迹特征算法。     

基于平均偏差剔除的快速分形图像编码算法

分形图像编码是一种基于自然图像局部自相似性的有效压缩技术。这项技术的主要缺点是花费在寻找range块的最佳匹配domain块上的时间太长。根据一个联系均方根和平均偏差的不等式,在编码过程中,利用平均偏差来设置剔除条件,剔除与range块不太可能匹配的domain块,以提早结束搜索过程,避免全搜索,从而减少编码过程的时间。计算机仿真显示,对3幅复杂性不同的测试图像,在影响解码图像主观质量很小的情况下,与基本分形图像编码算法相比,该文方案的编码速度平均加快60多倍。